Environmental learning and agency in diverse educational and cultural contexts
Notice bibliographique
Résumé
[Extract] Environmental education is concerned with engaging learners in examining the relationship between humans and nature, or stated another way, between society and its social systems, on the one hand, and the biophysical or non-human natural environment and its ecological systems, on the other. And as Scott and Gough (2003) argue: "learning is central to the relationship between society and nature. People learn, organizations learn and, in a sense, the environment learns as nature responds to the results of human learning and activity." (p. 8) These authors further characterize environmental learning as "learning that accrues from an engagement with the environment or environmental ideas" (p. 14). Furthermore, with the emergence over the last 20 years of the language of sustainable development and sustainability in international policy, they argue that sustainable development itself is a learning process through which we need to learn to build our capacity to live more sustainably (Scott & Gough, 2003). Thus, learning is viewed as central to creating a more environmentally sustainable, and, I would add, more socially just, future. In other words, learning is involved in improving both the condition of the planet and the human condition. The previous chapters in this book examine environmental learning in a full range of educational settings in diverse international contexts, including Canada, Denmark, the Netherlands, South Africa, Sweden, the United Kingdom and the United States. The case studies from these different educational and cultural contexts illuminate the challenges of engaging children and adults in meaningful learning regarding the complexity of environmental issues, as well as document and offer insights into the promising possibilities of such engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».